7.7.(화) 14:00~ : Neural Network와 함수근사

7.8.(수) 10:00~ : Automatic Differentiation과 미분방정식 Residual

7.8.(수) 14:00~ : Physics-Informed Neural Network

7.9.(목) 10:00~ : Neural Operator 개념 이해

7.9.(목) 14:00~ : 데이터와 물리 법칙 활용하는 Neural Operator

[개요]

본 특강은 학부 3–4학년 수학과 학생들과 대학원생이 AI를 수학적 관점에서 이해할 수 있도록 구성한 입문 강의입니다. 미분방정식과 딥러닝이 어떻게 연결되는지 살펴보고, AI가 과학·공학 문제를 푸는 데 어떻게 활용될 수 있는지 소개하는 것을 목표로 합니다.

전반기에는 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리를 쉽게 설명하고, 후반기에는 Physics-Informed Neural Networks(PINNs)와 Neural Operator를 중심으로 인공신경망이 ODE/PDE의 해를 근사하거나 다양한 조건에 따른 해의 관계를 학습하는 방법을 소개합니다.

본 특강은 어려운 이론이나 완전한 구현보다는, 간단한 Jupyter 실습과 시각화를 통해 미분방정식과 딥러닝의 연결을 직관적으로 체험하는 데 초점을 둡니다.

*선수과목:  미분방정식, 파이썬 프로그래밍 수업
*사용할 프로그램:  파이썬, 쥬피터노트북, 파이토치(Pytorch)   -->  구글 코랩(Colab)

[주최] 이화여대 G-LAMP 사업 (인간중심인공지능연구원)

[문의] 수학과 곽철광 교수 (ckkwak@ewha.ac.kr)

＊︎각자 노트북 지참 및 사용할 프로그램 개별 설치